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均值方差求期望例题
泊松分布
均值
和
方差
怎么求?
答:
X~P(λ)
期望
E(X)=λ,
方差
D(X)=λ 利用泊松分布公式P(x=k)=e^(-λ)*λ^k/k!P表示概率,x表示某种函数关系,k表示数量,等号的右边,λ 表示事件的频率。
指数分布样本
方差的期望
E(S²)怎么求
答:
指数分布
的方差
为1/λ^2 所以E(s^2)=1/λ^2
各种分布
的期望
与
方差
表
答:
各种分布
的期望
与
方差
表如下:0-1分布B(1,p):
均值
为p,方差为pq。二项分布B(n,p):均值为np,方差为npq。泊松分布P(λ):均值为λ,方差为λ。均匀分布U(a,b):均值为(a+b)/2,方差为(a-b)^2/12。正态分布N(μ,σ):均值:μ,方差:σ。卡方分布χ^2(n):均值n,方差2n。
样本
方差的期望
是什么?
答:
样本
均值
是一个统计量,是随机变量,在有了样本观测值之后,样本均值才有对应的观测值。当样本观测值黑没有得到时,只能把它作为随机变量对待,这时它就有数学
期望
、
方差
等数字特征。E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑...
怎样求正态分布
的平均值
与
方差
答:
要求正态分布
的平均值和方差
,需要先确定正态分布的概率密度函数。正态分布的概率密度函数为: f(x)= 1/(√(2π)σ) * e^(-((x-μ)^2)/(2σ^2)) 其中,μ 表示正态分布的平均值,σ 表示正态分布的标准差,π 是圆周率。 如果已知正态分布的概率密度函数,那么就可以很容易地
求解
正...
X服从正态分布,X
的平均值的
数学
期望
是什么
答:
具体回答如图:
期望
值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值
的平均数
。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术
平均值
几乎肯定地收敛于期望值。若随机变量X服从一个数学期望为μ、
方差
为σ^2...
六个常见分布
的期望
和
方差
是什么?
答:
5、正态分布,
期望
是u,
方差
是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布,则e(x)=p,d(x)=p(1-p)。方差计算注意事项 协方差矩阵计算的是不同维度之间
的
协方差,而不是不同样本之间的,结合下面的2理解,每个样本有很多特征,每个特征就是一个维度。根据公式,计算协方差需要计算
均值
,那是按行...
...样本
均值
为12.5,样本
方差
为5.3333,求概率。
答:
用定理4的推论:1,4*(x¯-µ)/s~t(15),s=√5.3333=2.3094,P﹛|x¯-µ|<0.5﹜=P﹛4*(x¯-µ)/s<4*0.5/s﹜-P﹛4*(x¯-µ)/s<-4*0.5/s﹜,P﹛4*(x¯-µ)/s<4*0.5/s﹜=1-P﹛4*(x¯-...
均方差的
计算公式是什么?
答:
平均成绩相同,但X 不稳定,对平均值的偏离大。方差描述随机变量对于数学
期望的
偏离程度。单个偏离是消除符号影响方差即偏离平方的均值,记为E(X):直接计算公式分离散型和连续型。
均方差
就是标准差计算δ,要看样本量是等概率,还有概率的。如果没有概率,直接计算离差的平方=(样本金额-平均值)的平方...
请问这道题
的期望
要如何求解?
答:
所以Z
的期望
是1/2倍的(X_{i,j})中所有元素求和的期望。由于置换的性质,无论是什么置换P,其对应的矩阵(X_{i,j})中所有元素求和是n(n-1)/2(从而(X_{i,j})中所有元素求和的期望也是n(n-1)/2),所以Z的期望是n(n-1)/4。我觉得这个题的第一问可以这么思考:尝试先把n=2的情形...
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